亲爱的独立计划委员会小组,Trina的Glenellen太阳能计划违反了生态可持续发展的所有原则。Neither the Local Community/the NSW/Australian Public or the Greater Hume Council have Consented to Trina's Environmentally Destructive, Energy Poverty Solar Plan because it clearly has a plethora of detrimental, practical impacts, NO benefits whatsoever & is NOT FOR THE GREATER GOOD ‐ as well documented with photographic/video evidence provided of the typical Industrialised Solar curse now afflicting the nearby, reliably productive Bomen/Eunony Valley District,Wagga Wagga NSW。针对Wagga太阳能主持人的迫在眉睫的法律诉讼和“创建,操作和维持令人讨厌的”太阳能法院案件现在强调了假绿色太阳能/风能贫困和骗局的不稳定本质 好的!**太阳能农场径流污染财产,夫妇授予1.35亿美元的销售沉积物的污染土地/水 - 法院案 - “创建,操作和维持烦恼”太阳能农场径流污染,夫妇授予13500万美元https://www.cfact.org/2023/06/06/solar-farm-farm-runoff-ploperty-property-couperty-couple-couple-couple-couple-135亿亿/Bonner Cohen,博士dpie/dpe在这些年来提供的事实信息和极为严重的担忧之后,人们对这些实验和冒险计划的极为严重的担忧非常了解 - 根据《 POEO法》,对当地监管机构造成了道德危害。D. | 2023年6月6日,目前,小孩和婴儿目前与特里纳·索拉(Trina Solar)污染的繁荣相邻,毁灭性计划将被剥夺其际际公平,他们一生的健康和福祉 - 如果特里纳(Trina)的公共健康与安全风险计划被批准,则像NSW dpie/dpe一样被批准了,他们会遭到基于NSW DPE/DPE的诉讼。One has to wonder how well or even if the NSW Government & DPIE/DPE have made Councils aware of their Responsibilities & Liabilities regarding Solar/Wind Electricity Generating Works if Contamination or Pollution occurs ‐ especially in the light of DPIE, EPA, DPI‐Ag, NFF & the Federal DERE admitting they have NOT done the Research to prove their Health & Safety midst our Food Bowls & Rural Communities.Totally unsuitable sites such as Glenellen's have only been chosen because of the existing Power Lines, with the predatory Developer & gullible, money hungry Host misusing the Clean, Green, Sustainable narrative when ‘Environmentally Vandalising Solar Factory ‐ which is NOT ‘Clean & Green at all' as stated by Wagga MP Joe McGirr on ABC Riverina 2022 ‐ is the accurate description.显然,Trina的毁灭性Glenellen太阳能计划不属于新南威尔士州最可靠的生产性土地的1%,而且有理由没有社会许可,也不符合公共利益。有毒的分类太阳能工业化,我们丰富的土壤遗产,宝贵的生物多样性,生态栖息地和健康的乡村环境将不受时间将我们的生命维持,未经污染的土地和生命的现场和邻近的水源和毒性流到有毒的水源和污染的荒原和污染的荒原和污染的荒原上,据伊恩·普莱姆(Ian Plimer)明确提出了伊恩(Ian Plimer)教授(24/24/23) *24/23) *11/23)太阳能电池板污染风险。
应用于医疗技术的人工智能 (AI) 已经并将继续改变患者护理。这些进步可以使医生更好地了解疾病,获得更快、更准确的诊断结果,并确定适当的治疗途径。自 1995 年以来,FDA 已审查并批准了 600 多种支持人工智能和机器学习的医疗设备,预计未来几年将取得快速发展。以下原则将指导人工智能医疗技术的进一步创新、政策制定和监管。注意事项:公共政策和法规应促进患者获得创新的医疗保健人工智能技术。这些法规和政策应反映对技术开发和使用的全面理解,这是立法者、监管者、设备创新者、医疗从业者、患者和其他利益相关者之间密切沟通和合作的结果。 FDA 已经并将继续在监管 AI 医疗设备方面发挥重要领导作用,就像它对所有医疗技术所做的那样,国会将对 AI 技术政策需求进行适当的监督。注意事项:医生和医院部署和使用 AI 技术可以改善农村和服务不足患者社区的医疗服务。这些创新可能会让更多医疗机构更容易获得关键技术,并可能使医疗保健提供者能够为更多患者提供服务。例如,某些 AI 应用程序可以简化工作流程,提高资源受限的医疗保健实践的效率。资源(包括通过专家机构协商一致制定的指南)可用于评估和部署农村和服务不足社区的 AI 技术。政策制定者、监管机构、行业和其他利益相关者团体应促进 AI 设备的分发和使用,以造福这些患者。注意事项:许多调查显示,公众对 AI 及其众多应用的了解并不完整。公众对 AI 在医疗技术中的应用的信任度也各不相同。一些调查受访者担心 AI 会取代他们的医生、护士和专家。其他受访者表示担心人工智能会侵犯患者隐私、导致诊断或治疗错误,或者在医疗保健领域部署过快。其他受访者认为人工智能在医疗保健领域的应用速度太慢或太小,无法对他们的护理产生影响。
罗氏认识到 AI 在生命科学研究和医疗保健领域的潜力,并专注于开发一系列与 AI 相关的解决方案,以部署在医疗环境中(例如支持 AI 的诊断应用程序),用于开发药品(即优化和加速研发),用于不同的科学决策领域,以及合规地实现患者和客户体验的商业应用。目前,AI 没有统一的定义。经合组织将 AI 系统定义为“一种基于机器的系统,出于明确或隐含的目标,从收到的输入中推断如何生成输出,例如预测、内容、建议或决策,这些输出 [可以] 影响物理或虚拟环境。不同的 AI 系统在部署后的自主性和适应性水平上有所不同。”(更多)
1。基于气候变化改编的水安全2。水资源的污染和富营养化,主要是titicaca,Uru Uru和Poopólakes。3。还原本地渔业资源的库存。4。提高公众对照顾水质和自然资源的重要性的认识。
在过去几十年中,以条约原则为基础的合作努力在环境恢复方面取得了重大进展。例子包括淡水管理中的共同管理安排,IWI和HAPūLed生物多样性保护计划,以及MātaurangaMāori的有益整合到环境政策中。这些努力表明,履行条约义务通过促进生物多样性保护,气候韧性和社会凝聚力来使所有新西兰人受益。
#2和解:对上帝的人,对人的和解的人是福音的核心。 首先,福音使人们与上帝,然后与其他人建立正确的关系。 这可以在这两个诫命中概括:爱上帝,爱你的邻居。 (MT 22:37-39)这两个都是任何长期变革事工的标志。#2和解:对上帝的人,对人的和解的人是福音的核心。首先,福音使人们与上帝,然后与其他人建立正确的关系。这可以在这两个诫命中概括:爱上帝,爱你的邻居。(MT 22:37-39)这两个都是任何长期变革事工的标志。
Ankeny、Munsie 和 Leach (2022) 为 iBlastoids 提出的反思、预期和审议 (RAD) 方法虽然很有价值,但需要一个锚点来确保其方法的每个过程都已充分进行。否则,反思、预期和审议可能会偏离航向或过早结束。我们建议将 RAD 方法锚定到复杂性的道德原则上;(当前或潜在的) 类器官实体在本体论和认识论上越复杂,就越需要对该实体进行道德考量。基于 Preiser 和 Cilliers (2010) 的观点,类器官实体的复杂性可以有两个关键要素;类器官实体的特征和功能(本体论复杂性),以及我们目前对类器官实体的理解的功能(认识论复杂性)。这些复杂程度越高,RAD 方法就越需要关注这些要素——以免我们忽略潜在的道德显著特征、功能或知识。例如,对于肠道类器官,反思、预期和审议可能不需要像对于脑类器官、iBlastoids 或多细胞工程化生命系统 (M-CELS) 那样强大 (Sample 等人,2019)。这至少部分是因为脑类器官、iBlastoids 或 M-CELS 等类器官实体的复杂程度超过了肠道类器官。此外,它们的复杂特征和功能中有一些元素可能被视为道德显著的。因此,RAD 流程需要更多时间和精力来解决这些特征、功能和目前的理解。负责任的研究创新 (RRI) 框架的先前迭代将重点放在更好地
摘要本文探讨了生成AI在高等教育机构中的含义,重点是其对学术诚信和教育政策的影响。这项研究利用定性方法和基于办公桌的研究来研究在学术环境中采用生成的预训练的变压器和类似程序。由于对窃和道德含义的担忧,一些机构已经对生成AI实施了禁令,但其他机构则拥护其根据道德准则来增强教育实践的潜力。但是,这种禁令可能会忽略生成AI的优势,而忽略了学生与技术的不可避免的互动。本文通过提出指导原则来解决这些挑战,以实现在英国大学的道德和有效应用,尤其是在就业能力,教学和学习的领域。本文构成了三个主要部分:关于生成AI的现有文献的综述,对其收益和挑战的探索,实施指导原则的制定以及为未来的研究和实践实施的建议。通过此分析,该文章旨在为正在进行的高等教育中的生成AI做出贡献,从而深入了解其对教育政策和实践的影响。
2。定义成功。为了绘制您的道路,您需要定义长期目标。广泛考虑您在几年内如何看待自己的业务。从那里获得具体。您想在要实现某些目标时建立里程碑,并知道要执行谁。超越了销售,成本和费用,并查看真正驱动您业务的原因。可能是客户数量,重复订单,点击,产品,协作,财务指标或其他内容。然后,建立审核时间表 - 当您和您的团队审查更改假设,跟踪结果并根据需要进行更改。
